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前言 01
内容摘要 02
调研说明 03
调研对象基本属性 04
第一章 ”中国计算机视觉人才现状 06
1.1 城市分布 07
1.2 专业技能与研究领域 08
1 10
1.4 薪资情况 1
|人 12
第二章 ”计算机视觉人才: 个人期望与规划 13
2.1 人才对未来意向发展城市的选择 |
和 16
2.3 学生、在职人才对某资的诉求 17
| 18
第三章 ”企业、社会对计算机视觉人才的诉求 19
3.1 企业对计算机视觉技术与人才的整体诉求 所
3.2 针对人才学历与专业背景的要求 21
3.3 针对人才软硬技能的要求 22
3.4 企业其他相关岗位需求 罗
第四章 ”计算机视觉人才培养与发展 |
4.1 人才、高校、企业在计算机视觉领域的发展瓶颈 光
4.2 国内高校计算机视觉课程开设情况 27
4.3 国内计算机视觉领域校企合作情况 由
4.4 政府对相关人才、企业扶持政策汇总 了
结语 让
特别鸣谢 33“人工智能\"概念自 1956 年达特茅斯会议首次提出以来，已发展了 60 余年。目前，人工智能正
处于第三次发展高潮之中，在这一阶段，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的
分布式人工智能研究，存在于实验室的技术也开始用于生产实践，进一步面向实际商业场景快速落
地，赋能实体经济。近年来，物联网、云计算、大数据、芯片等技术的深度发展为人工智能各项技术
的突破提供了充足的数据支持和算力支撑。
根据清华大学数据显示，在诸多人工智能技术方向中，计算机视觉 (Computer Vision) 是中国
市场规模最大的应用方向，在整体中国人工智能市场应用中占比为 34.9%。计算机视觉技术的研究
标是使计算机具备人类的视觉能力，能看懂图像内容、理解动态场景，已经广泛应用于智慧城市与
新基建、安防、金融、医疗健康、电商与实体零售、无人驾驶等各类场景。人脸识别、图像搜索、文
字识别、车辆分析、视频结构化、动作识别等算法为生产活动带来了安全保障与效率提升，也为人
类生活提供了更多便捷与乐趣。
2020 年，计算机视觉领域不断涌现新的成果，如 Visual Transformer 系列 (DETR，ViT)，自监
督学习系列 (SimCLR，MoCo)，AutoML 系列 (EfficientDet) ，实时目标检测 (YOLOv4/v5)，生成对
抗 CAN 系列 (StarCAN，MSG-GAN)，生物蛋白质预测 AlphaFold 等等，这些成果为计算机视觉技
术发展演化打开广阔的新天地，也极大推动了相关工程落地应用。在新冠疫情中，计算机视觉技术
为抗麦和复工复产作出了突出贡献: 热成像测温、肺片识别、口罩识别、非接触配送等应用场景让
更多人感受到科技向善的力量。
在技术与应用高速发展的另一面，是日渐突出的\"人才荒\"问题。根据工业和信息化部人才交流
中心编写的《人工智能产业人才发展报告 (2019-2020) 年》数据显示，我国人工智能产业中，有效
人才缺口达 30 万，且特定技术方向和岗位上人才供需失衡比例尤为突出。其中，计算机视觉领域岗
位人才供需比为 0.09，相关人才属于极度稀缺程度。我国计算机视觉人才的严重不足可能由于研究
起步晚和产业化积累不足，导致人才培养速度没有跟上产业发展需求。
当前我国正大力推动人工智能技术落地、培养人工智能应用型人才，为了更好地解决人才匾”
的问题，极市平台、中国图象图形学学会、德勤共同发起 2020 年度中国计算机视觉人才调研活动，
旨在深度调研人工智能领域最受关注的计算机视觉方向研发人员，包括但不限于高校师生、算法研
究者、企业算法工程师等群体， 洞悉\"后疫情\"时代下计算机视觉领域专业人才的学习与工作现状、未
来规划、发展瓶巴，了解企业与社会对计算机视觉领域的人才诉求，为政府、企业、高校、科研院所
等产业链相关机构提供参考，以加速我国计算机视觉人才的培养与发展。作为人工智能强国之一，中国一直致力于推动人工智能技术落地，培养人工智能应用型人才。
我们调研重点在于，面临人才稀缺的挑战之下,， 企业、高校以及计算机视觉从业者将如何解决瓶颈，
规划未来。我们希望了解企业与社会对计算机视觉领域的人才诉求，帮助加速中国计算机视觉人才
的培养与发展。
通过把握中国计算机视觉人才的脉搏，我们发现了以下关键洞察:
计算机视觉人才分布高度集中。我们发现七成以上的计算机视觉人才集中在区域经济发达、相
关产业聚集、高校资源丰富的一线与新一线城市。这一趋势与整体人工智能人才分布相一致。这些
城市能提供较高的薪资水平，良好的就业机会，以及优惠的人才引进政策。这些条件与计算机视觉
人才选择未来发展环境意向相契合。
计算机视觉人才在“后疫情?时代下仍拥有较高收入水平。一场新冠疫情让中国企业人迫切意识到
数字化转型的重要性，全面推动了人工智能技术的开发与应用。特别是计算机视觉技术在疫情期间
发挥了重要作用，为相关从业者的收入认来积极影响。算法工程师的平均薪资略高于研发工程师
目随着工作年限的增长，其新资差距亦不断加大。
目标检测是计算机视觉人才最集中研究的细分领域。目标检测是基础研究任务，也是近年来中
恒计算机视觉产业落地过程中应用最广泛的技术之一。加深基础技术的研究有助于计算机视觉技术
的全面普及，为成熟期的迅速腾飞疯定基石。
企业偏好多元化专业背景人才，以促进计算机视觉与更多学科深度交叉融合。随着人工智能
术应用全面普及，不同技术之间的融合力大势所趋。面临计算机视觉人才极度稀缺的现实，企业更
愿意拥抱多元化的技术人才，能够将基础的计算机视觉技术与其他人工智能技术进行整合与扩展，
迅速将应用推向市场，争取竞争优势
人工智能产品经理成为时代新宠。伴随人工智能应用增长，企业已经认识到单纯依靠模型优化
并不能解决计算机技术落地的所有问题。企业急需具有充足技术知识储备、懂得技术边界、理解
户需求、精通 IT 项目管理的全能人才。人工智能产品经理应运而生。
校企联手建立实验室以及科研项目合作有望成为计算机视觉领域人才培养的重要方式。无论是
人才、高校还是企业，都面临满足未来期望的发展瓶颈。学生未能学以致用，高校科研经费圳中羞
涩，企业聘请高技术人才举步维艰。建立联合实验室，有助于发挥三方优势，实现各方目标，开拓
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共赢格 局 o
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